接下来就可以进行多轮对话形式的模型微调,同样在执行用于微调的Shell脚本之前,需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。 与单轮微调不同的时,在执行多轮微调脚本“finetune_pt_multiturn.sh”时总是报错,提示缺失模型路径和输出路径,但我已经指明这些路径。 bash ./scripts/finetune_pt_multi...
此外,随着技术的不断发展,ChatGLM3-6B大模型的应用场景将会越来越广泛。未来,我们可以期待它在更多领域发挥重要作用,为人类带来更多的便利和价值。 产品关联:在ChatGLM3-6B大模型的部署与微调过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的工具和支持。该平台集成了模型训练、部署、推理等功能于一体,能够帮助用户快速构...
在部署过程中,要确保服务器性能和稳定性满足模型运行需求。 定期更新和维护模型,以保持其最佳性能。 四、产品关联 在本文中,我们选择“千帆大模型开发与服务平台”作为与ChatGLM3-6B微调训练和部署相关的产品。该平台提供了丰富的模型开发、训练和部署工具,可以帮助用户更加高效地完成ChatGLM3-6B的微调训练和部署工作。
在有卡模式下重新启动服务器后,我们就可以开始微调模型了。在整个过程中,我们使用了两个代码仓:github和huggingface。github上的仓库是存放chatglm3-6b的运行代码的,而huggingface的代码仓中是存放运行所需的模型及模型相关配置文件的。在部署和微调过程中,可能会遇到一些问题。例如,下载的模型有缺失或损坏,这可能是因...
cache_dir='/root/autodl-tmp'# 使用Modelscope库中的snapshot_download函数下载ZhipuAI提供的名为'chatglm3-6b'的预训练语言模型。# 如果模型已经下载过了,它将使用缓存的版本,而不是重新下载。# 'revision'参数指定要下载的模型的版本;'master'通常指向最新稳定版本的代码。model_dir=snapshot_download('Zhipu...
【官方教程】ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)【官方教程】ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call...i我选择狗die编辑于 2024年04月17日 00:18 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 1 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
首先创建一个目录用于存放处理后的微调数据集：mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_files/modellink_test_...
在Web UI中部署 注意,MODEL_PATH和PT_PATH的设置要和 streamlit run main.py在同一行,不能将命令分开输入,否则不会加载我们微调后的模型,和上文一致,PT_PATH需要根据自己output下文件夹生成的名称做调整 cd/ChatGLM3/composite_demoMODEL_PATH="/ChatGLM3/chatglm3-6b-32k"PT_PATH="/ChatGLM3/finetune_chat...
if __name__ == "__main__":model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()部署ChatGPT Next docker pull yidadaa/chat...
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: ...